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决策树及应用(共17页).docx

第5章 决策树及应用5.1 问题概述各个领域的人工智能实现,常常要涉及这样的问题:从实际问题中提取数据,并从数据中提炼一组数据规则,以支持知识推理实现智能的功能。知识规则一般以“原因结果”形式表示。一般地,获取知识规则可以通过样本集x1k,x2k,xnk,ykk=1,2,m,建模实现。由于推理结果是有限个,即y的取值是有限的,所以这样的建模属于分类问题。利用神经网络可以实现分类问题建模,但当影响因素变量xi的个数较大时,建模后的知识规则不易表示,特别地,当默写变量xi的取值缺失时,即使神经网络具有容错性,也会在一定程度上影响分类结果的不确定性。实际应用中,决定分类结果可能只是几个主要影响因素取值,不依赖全部因素变量,因此,知识规则的提取,可以转换为这样的问题:某一分类下哪些变量是主要的影响因素,这些主要影响因素与分类结果的因素规则表示如何获取?决策树就是解决这些问题的方法之一。5.2 决策树概述决策树学习算法是一组样本数据集(一个样本数据也可以称为实例)为基础的一种归纳学习算法,它着眼于从一组无次序、无规则的样本数据(概念)中推理出决策树表示形式的分类

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